海洋随机数据分析：原理方法与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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徐德伦，王莉萍 著

图书标签:

• 海洋数据分析
• 随机过程
• 时空数据
• 海洋统计
• 信号处理
• 数据挖掘
• 海洋科学
• 概率论
• 数值方法
• 应用数学

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040302707

版次：1

商品编码：10620209

包装：平装

丛书名： 全球变化与地球系统科学系列

开本：16开

出版时间：2011-04-01

用纸：胶版纸

页数：231

内容简介

　　《海洋随机数据分析：原理方法与应用》以随机过程的基本知识为首章内容，相继介绍了七大类行之有效的海洋随机数据分析方法——谱估计、线性系统分析、线性均方估计、信号的经验模态分解和Hilbert谱分析、主成分分析和经验正交函数分解、小波谱分析、海洋随机变量及其极值的统计分析。每一大类又包括若干分析方法，其中信号带经验模态分解、快速带通数字滤波和最大熵分布等是20世纪末和21世纪初才出现的。在方法的论述上，本书既强调原理也注重应用，并给出应用实例。
　　《海洋随机数据分析：原理方法与应用》可作为海洋科学相关专业研究生和本科生的参考书，也可供相关的科技工作者参考。

目录

第1章 随机过程基本知识
1.1 基本概念和基本定义
1.1.1 随机过程的定义
1.1.2 随机过程的分布函数和概率密度函数
1.1.3 随机过程的特征函数
1.1.4 随机过程的均值、相关函数、协方差函数、方差和矩
1.1.5 正交、不相关和独立的髓机过程
1.1.6 复随机过程
1.1.7 平稳随机过程的定义
1.1.8 随机过程的变换
1.1.9 随机过程的连续、微分和积分
1.1.10 随机过程的各态历经性
1.2 平稳随机过程
1.2.1 平稳随机过程的相关函数
1.2.2 平稳随机过程的功率谱
1.2.3 作为平稳随机过程的海浪模型
1.2.4 两个平稳随机过程的交叉谱
1.2.5 两个平稳随机过程的相干谱
1.2.6 平稳随机过程的各态历经性
1.2.7 二维和三维平稳随机过程的谱
1.3 随机过程的Fourier变换和广义变换
1.3.1 随机过程的Fourier变换
1.3.2 随机过程的广义变换
1.4 正态随机过程
1.4.1 正态随机过程的定义
1.4.2 正态随机过程的概率密度函数
1.4.3 平稳正态随机过程的概率密度函数
1.4.4 正态随机过程的几个主要性质
1.4.5 平稳正态随机过程的跨零点问题
1.5 Markov过程简介
1.5.1 Markov序列
1.5.2 Markov链
1.5.3 Markov过程
第2章 谱分析
2.1 平稳随机过程的功率谱估计
2.1.1 采样间隔的选取
2.1.2 谱估计的相关函数法
2.1.3 谱估计的周期图法
2.1.4 谱估计质量的衡量
2.1.5 数据窗的应用
2.1.6 最大熵谱估计方法
2.2 交叉谱估计及相干分析
2.2.1 交叉谱估计
2.2.2 相干分析
2.3 方向谱估计
2.3.1 二维Fourier变换法
2.3.2 用测波阵列的数据估计方向谱
2.3.3 用自由浮标测量的数据估计方向谱
第3章 线性系统分析
3.1 线性系统（变换）的定义
3.2 线性系统的基本知识
3.2.1 线性系统的响应函数
3.2.2 线性系统对任意输入的响应
3.2.3 线性系统的脉冲响应函数与频率响应函数的关系
3.2.4 以随机过程为输入的线性系统
3.3 线性系统响应函数的确定
3.3.1 由线性微分方程确定线性系统的响应函数
3.3.2 通过一对同步测量信号确定线性系统的响应函数
3.3.3 通过对简谐波输入和输出的测量确定线性系统的响应函数
3.4 线性系统分析在海洋研究中的应用举例
3.4.1 随机波（波面位移）信号的模拟
3.4.2 随机波造波机控制信号的获得
3.4.3 水槽中极端波的模拟
3.4.4 海浪作用下孤立桩柱的响应
3.5 Hilbert变换及其在海洋信号分析中的应用
3.5.1 HilJ3ert变换的定义-
3.5.2 Hill3err变换的计算-
3.5.3 平稳随机过程的Hilben变换
3.5.4 Hilbert变换在海洋信号分析中的应用举例
3.6 数字信号滤波
3.6.1 数字信号滤波及其对海洋信号分析的意义
3.6.2 一种简单高效的信号滤波方法
第4章 线性均方估计
4.1 随机变量的线性均方估计
4.1.1 随机变量的线性均方估计的正交原理
4.1.2 随机变量估计与数据估计的关系
4.1.3 线性均方估计与线性回归分析
4.1.4 线性均方估计的误差分析
4.1.5 关于求解系数的最佳方程问题
4.1.6 海洋研究中的应用举例
4.2 随机过程的线性均方估计
4.2.1 随机过程线性均方估计的正交原理
4.2.2 随机过程线性均方估计与信号线性均方估计的关系
4.2.3 随机过程线性均方估计的Wiener-Kolmogorov理论
4.2.4 wiener-Hopf方程
4.3 Kalmqan滤波
4.3.1 Kalman递归滤波原理
4.3.2 连续Kalman滤波
4.3.3 离散Kalman滤波
第5章 信号的经验模态分解
5.1 信号的本征模态分解
5.1.1 定义
5.1.2 信号的本征模态分解方法
5.2 信号的Hilbert谱
5.3 两种本征模态分解方法的验证
5.4 应用举例——日长信号分析
第6章 主成分分析和经验正交函数分解
6.1 主成分分析
6.1.1 问题的提法
6.1.2 问题的分析和解
6.2 经验正交函数分解
6.2.1 问题的提法
6.2.2 问题的分析和解
6.2.3 应用举例
6.3 旋转经验正交函数
6.3.1 经验正交函数的旋转
6.3.2 最大方差旋转
第7章 小波谱分析
7.1 小波变换
7.2 小波变换的特性
7.3 常用的小波基
7.4 局部小波能谱
第8章 海洋随机变量及其极值的统计分析
8.1 海洋随机变量的统计分布
8.1.1 Weibull分布
8.1.2 最大熵分布
8.2 极值的统计分布和重现期极值的推算
8.2.1 Pearson-Ⅲ型分布及其应用
8.2.2 Gumbel分布及其应用
8.2.3 海浪极值波高相应的周期
8.3 一元复合极值分布
8.3.1 Poisson-Gumbel分布
8.3.2 Poisson-最大熵分布
8.4 多元复合极值分布
8.4.1 定义
8.4.2 Poisson-Nested-Logistic分布
8.4.3 Poisson-Logistic分布
8.4.4 Poisson-Mixed-Gumbel分布
8.4.5 应用
参考文献
索引

好的，这是一份关于《海洋随机数据分析：原理方法与应用》这本书的简介，内容详尽且不包含原书信息，旨在深入阐述该领域的核心内容和研究价值。 --- 跨越蓝色边界：海洋动力过程的随机性解析与应用前沿 海洋，作为地球系统中最广阔、最活跃的组成部分，其内部的物理、化学、生物过程充满了复杂的随机性和不确定性。从表层波浪的瞬时起伏到深层环流的长期演变，从营养物质的扩散输运到生态系统的动态响应，无一不体现出显著的随机特性。理解和量化这些随机性，是现代海洋科学从定性描述迈向精确预测的关键。 本书《海洋随机数据分析：原理方法与应用》系统地梳理了当前海洋科学领域中处理随机数据和模型所必需的理论基础、计算工具与实际案例。它不仅为海洋研究者提供了一套严谨的数学框架来刻画和分解海洋现象中的随机分量，更重要的是，它将这些抽象的理论与海洋工程、气候预测、资源管理等实际应用紧密结合，展现了随机分析在解决复杂海洋问题中的强大效能。 第一部分：海洋随机过程的理论基石 本卷聚焦于建立分析海洋随机现象所需的数学和统计学基础。海洋环境的特殊性，如非平稳性、各向异性以及非高斯分布的普遍存在，对传统的随机分析方法提出了严峻的挑战。 1. 随机变量与随机场的基础概念回顾： 重新审视概率论在描述单个海洋观测值（如海流速度、温度梯度）时的局限性，并引入随机场的概念来描述在空间或时空连续域上变化的海洋要素。重点探讨了海洋物理量分布的统计特征，包括矩分析、特征函数以及极值理论在极端海况（如巨浪、风暴潮）预测中的应用。 2. 时间序列分析的进阶： 传统的时间序列模型（如ARIMA）在处理海洋观测数据时，常因其线性和平稳性假设而失效。本书深入探讨了非平稳时间序列的处理方法，包括经验模态分解（EMD）及其变体，用于有效分离海洋中不同时间尺度的振荡成分（如年际、季节和日变化）。此外，谱分析被拓展到高维和非线性领域，利用小波变换和经验正交函数（EOF）来解析复杂时空模式下的能量分布和相关性结构。 3. 随机微分方程（SDEs）与海洋动力学建模： 海洋运动本质上是受随机扰动影响的。本书详细介绍了如何利用SDEs来描述受环境噪声驱动的海洋物理系统。讨论了朗之万方程、福克-普朗克方程在描述粒子（如浮标、污染物）在湍流介质中的扩散过程中的应用，并探讨了随机共振现象在海洋生态系统响应外界微弱周期性强迫中的潜在角色。 第二部分：先进的随机数据处理与模拟技术 本部分侧重于将理论转化为可操作的计算技术，特别关注于处理高维、海量海洋观测数据以及进行高效的随机模拟。 1. 蒙特卡洛方法与马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）： 随着计算能力的提升，数值模拟成为不可或缺的工具。本书详述了蒙特卡洛方法在评估复杂海洋模型参数不确定性传播中的作用。更重要的是，MCMC技术被引入，用以进行贝叶斯推断——在存在先验知识和观测数据的情况下，推断后验概率分布，这对于海洋同化和模型校准至关重要。 2. 随机场建模与插值： 海洋观测数据往往稀疏且存在测量误差。本书探讨了如何构建描述海洋空间相关性的最优模型，如高斯过程（Kriging）及其在三维空间中的推广。重点在于如何有效地处理海洋数据的各向异性和距离依赖性，以实现高精度的空间插值和不确定性量化。 3. 机器学习与深度学习在随机分析中的融合： 介绍了如何利用神经网络结构（如循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM）来捕捉海洋数据中深层次的非线性随机依赖关系。特别关注生成对抗网络（GANs）在合成具有真实统计特性的合成海洋数据方面的潜力，用于模型验证和极端事件场景的预演。 第三部分：海洋随机分析的实际应用前沿 理论和方法最终必须服务于解决实际的海洋科学问题。本卷展示了随机分析在多个核心应用领域的突破。 1. 海洋气候变率与极端事件预测： 随机模型在识别和预测厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）等气候模态的随机跳变点和强度变化方面发挥关键作用。通过随机预测框架，可以为风暴潮预警和极端海浪高度的概率预报提供更可靠的置信区间。 2. 海洋生态系统动力学与资源评估： 生物种群的存活和迁移是随机的，受制于环境的随机波动。本书探讨了如何利用随机过程模型来描述捕食者-猎物交互中的随机死亡率和出生率，评估环境变化（如海洋酸化）对渔业资源可持续性的风险。 3. 海洋工程与海上安全： 对于船舶设计、海洋平台结构稳定性和海底管道铺设而言，准确评估服役期间所受到的随机波浪载荷和水流冲刷是强制性的安全要求。随机分析为疲劳寿命预测和结构可靠性分析提供了必要的概率工具，确保海洋基础设施的长期稳健运行。 4. 海洋污染物输运与控制： 污染物在海洋中的扩散是一个典型的随机输运问题。本书应用随机拉格朗日方法来模拟油气泄漏或放射性物质释放后的不确定性扩散路径，为应急响应和污染源追踪提供科学依据。 通过系统梳理从基础理论到尖端应用的完整链条，《海洋随机数据分析：原理方法与应用》致力于成为海洋科学研究人员、工程师和决策者手中不可或缺的参考手册，推动人类对蓝色星球复杂动态系统的认知和驾驭能力达到新的高度。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对新兴技术及其在各学科交叉领域应用充满好奇的科技爱好者。每次遇到“人工智能”、“大数据”或者“机器学习”这样的词汇，我都会特别关注。这本书的标题《海洋随机数据分析：原理方法与应用》恰好触及了这些领域，而且聚焦于海洋这样一个极具探索价值的领域，这让我感到非常兴奋。我希望这本书能够深入浅出地介绍现代随机数据分析技术在海洋科学中的最新进展。我很好奇，书中是否会探讨如何运用深度学习模型来处理高分辨率的海洋遥感数据？例如，如何利用卫星图像和卷积神经网络来识别海冰的扩张或退缩，或者如何通过自然语言处理技术来分析大量的科研文献，提取海洋研究的最新趋势？我尤其期待书中能够展示一些利用机器学习算法来构建海洋预测模型的案例，比如利用时间序列分析和神经网络来预测海洋波浪的高度和周期，为航海和海上工程提供支持。这本书能否为我揭示，看似抽象的数学模型和计算方法，是如何在浩瀚的海洋中发挥出惊人的力量，帮助我们探索未知、解决难题？

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就充满了神秘感，深邃的蓝色和涌动的波浪勾勒出广阔而未知的海洋世界。拿到手里，厚实的纸张和精美的印刷质感便让人爱不释手。尽管我并非海洋学领域的专业人士，但“随机数据分析”这个词汇本身就激起了我极大的好奇心。我一直认为，海洋是一个充满未知和变数的巨大系统，而我们对其的认知，很大程度上依赖于对大量数据的收集与解读。这本书的标题暗示了它将带领读者进入一个通过数学和统计工具去理解海洋奥秘的旅程。我特别想知道，书中是如何将复杂的数学模型与海洋中的实际现象联系起来的？例如，洋流的预测、鱼群的迁徙规律、甚至海底地震的发生机制，是否都能通过“随机数据分析”得到更深入的揭示？我脑海中浮现出许多画面：在浩瀚的海洋中，一艘艘科研船在收集数据，实验室里，科学家们则在用严谨的算法剖析这些信息。这本书能否为我打开一扇窗，让我瞥见这个充满挑战与机遇的研究领域？我期待它能够提供清晰的原理阐述，生动的案例分析，以及前沿的应用展示，让我这个外行也能窥得海洋大数据分析的魅力所在，或许还能从中找到跨学科研究的灵感。

评分☆☆☆☆☆

我一直对科学史和技术发展史颇感兴趣，尤其是那些能够改变我们认知世界的理论和方法。当我在书店偶然看到这本《海洋随机数据分析：原理方法与应用》时，我立刻被它所蕴含的时代气息所吸引。在信息爆炸的今天，数据已经成为驱动各行各业发展的核心要素，海洋领域也不例外。我们都知道，海洋占据了地球表面的绝大部分，其蕴藏的宝藏和影响的全球气候都无法忽视。而“随机数据分析”听起来就像是解锁这些海洋奥秘的一把金钥匙。我很好奇，这本书是否会追溯这项技术在海洋科学领域的发展历程？它是否会介绍早期科学家是如何艰难地进行海洋数据采集和分析的？书中会不会涉及一些经典的海洋随机过程模型，比如基于布朗运动的解释，又或者如何利用统计学中的贝叶斯方法来处理不确定性的海洋现象？我尤其期待看到一些具体的历史案例，比如早期海洋学家如何利用有限的观测数据来推断洋流方向，或者如何通过分析潮汐数据来预测海啸。这本书能否像一本引人入胜的纪录片，带领我穿越时空的隧道，感受科技进步如何逐步加深我们对海洋的理解？

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期关注环境保护和可持续发展议题的读者，我对任何能够帮助我们更好地理解和保护海洋的书籍都抱有浓厚的兴趣。近年来，气候变化对海洋生态系统造成的冲击日益加剧，从珊瑚礁白化到海平面上升，再到极端天气事件的频发，这些都迫切需要科学的指导来应对。而《海洋随机数据分析：原理方法与应用》这个书名，让我联想到它可能在解决这些现实问题上扮演重要角色。我希望这本书能够清晰地阐述，如何利用随机数据分析来监测和预测海洋环境的变化趋势。例如，书中是否会讲解如何通过分析大量的海洋温度、盐度、溶解氧等数据，来识别气候变化的关键指标？它是否会提供具体的案例，展示如何运用这些分析工具来评估海洋污染的扩散范围和影响？我尤其期待看到书中关于海洋生物多样性保护的应用，比如如何通过分析鱼类种群数量的随机波动，来制定更有效的捕捞配额，避免过度捕捞？或者如何利用海洋声学数据，去追踪和保护濒临灭绝的海洋哺乳动物？我渴望这本书能提供切实可行的科学方法，帮助我们更好地认识海洋的脆弱性，并找到更科学的保护策略。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对统计学及其在现实世界中应用充满热情的学生，正在寻找能够拓宽我视野的书籍。这本书的标题——《海洋随机数据分析：原理方法与应用》——就像是一扇通往未知领域的大门，我迫不及待地想知道里面隐藏着怎样的知识。我对“随机数据分析”这个核心概念非常感兴趣，尤其是它如何被应用于研究一个如此复杂且充满变数的系统——海洋。我希望这本书能够清晰地解释统计学中的随机过程理论，以及如何在海洋数据中识别和建模这些过程。书中是否会详细介绍各种统计推断方法，比如如何从有限的观测数据中估计海洋参数，或者如何进行假设检验来验证关于海洋现象的理论？我特别期待看到一些具体的统计学应用案例，比如如何利用概率分布来描述海洋中某种元素的浓度，或者如何运用回归分析来探究海洋温度与鱼类捕捞量之间的关系。这本书能否像一位循循善诱的老师，用生动有趣的语言和严谨的逻辑，带领我一步步理解统计学在海洋科学中的强大力量，并激发我进一步深入研究的兴趣？

评分☆☆☆☆☆

里面都是统计学方面的数学公式，要有点耐心才好

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书不错

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书趣之三，当你为一个问题绞尽脑汁百思而不得其解的时候，又或是当你对某一个问题小有心得时，打开一本书，发现已有人对这个问题做出了充分的论述。正好搔到你的痒处，正中下怀，喜乐不禁。于是一切都已明了，一切付出的辛劳都有了回报。这种柳暗花明又一村的感觉是什么也换不去的。

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好书。

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到京东买书。多读书，读好书。

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历数了这么多书的好处，那么你是不是觉得手痒痒，想翻开一本瞧瞧呢？书有很多种，有的要正襟危坐地钻研，有的只是一种消遣，还有一些会把人诱进死胡同里，再也出不来的。既然我们读书不是为了把书当作敲门砖去扣开那名利之门，那么，我们就应该去读好书，读那些不光是为了消遣，更能提高我们的书。比如说《唐诗三百首》，这是我国传统文化的精华，又再比如《三国演义》，日本人从中学到了企业管理，用人之道，我们能学到什么？再比如《沙翁戏剧集》从中又能领会多少道理呢？不光只看纯文学作品，还应看看人物传记之类的，看看别人是怎样为了理想不屈不挠地奋斗至成功的。

评分☆☆☆☆☆

专业书籍，专业术语，有待学习

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好评，讨厌京东评价体系。

评分☆☆☆☆☆

书籍不错，包装精美，物流迅速。